NVIDIA Dynamo: Revolusi Inference AI yang Lebih Cepat & Efisien

Industri kecerdasan buatan (AI) berkembang dengan pesat, mendorong kebutuhan akan sistem yang lebih cepat, efisien, dan hemat biaya dalam menjalankan model AI. Menjawab tantangan ini, NVIDIA baru saja meluncurkan Dynamo, perangkat lunak inference open-source yang dirancang untuk meningkatkan performa dan skala pemrosesan model AI di pabrik AI.

Peluncuran Dynamo menjadi langkah besar dalam optimalisasi pemrosesan inference AI, memungkinkan model AI menghasilkan lebih banyak token dengan efisiensi yang lebih baik.

Artikel ini akan membahas mengapa NVIDIA Dynamo diperlukan, cara kerjanya, serta keunggulan utama yang membuatnya menjadi solusi AI inference generasi baru.

Apa Itu NVIDIA Dynamo?

NVIDIA Dynamo adalah teknologi terbaru yang dirancang untuk mengoptimalkan pemetaan data memori dalam sistem inferensi AI. Salah satu aspek utama dari sistem ini adalah kemampuannya untuk mengelola KV cache (Key-Value cache), yaitu data yang tersimpan dari permintaan sebelumnya. Data ini dapat diakses oleh ribuan unit pemrosesan grafis (GPU) secara efisien.

Dengan teknologi ini, NVIDIA Dynamo mampu mengarahkan permintaan inferensi ke GPU yang paling relevan, mencegah perhitungan ulang yang tidak perlu, dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya. Hasilnya, proses inferensi menjadi lebih cepat dengan latensi yang jauh lebih rendah.

Menurut Denis Yarats, CTO Perplexity AI, teknologi NVIDIA Dynamo memberikan solusi yang mereka butuhkan untuk menangani ratusan juta permintaan AI setiap bulan. Dengan efisiensi inferensi yang lebih tinggi, mereka dapat meningkatkan skala operasi dengan lebih baik.

Selain itu, perusahaan Cohere juga berencana memanfaatkan NVIDIA Dynamo untuk meningkatkan AI agentic dalam model Command mereka. Teknologi ini membantu mereka dalam pengelolaan GPU secara efisien, memungkinkan komunikasi latensi rendah, serta meningkatkan koordinasi antar perangkat.

Mengapa NVIDIA Dynamo Diperlukan?

Model AI semakin kompleks dan harus mampu memproses serta menghasilkan puluhan ribu token dalam satu permintaan. Token ini merupakan bagian dari proses berpikir AI dan menentukan seberapa cepat serta seberapa baik AI dapat merespons permintaan pengguna.

Namun, ada beberapa tantangan utama dalam industri AI:

1. Tingginya biaya operasional: Proses inference AI memerlukan sumber daya komputasi yang besar dan mahal, terutama dalam skala besar.
2. Efisiensi pemrosesan GPU: Mengoptimalkan pemanfaatan GPU dalam jumlah besar merupakan tantangan tersendiri bagi penyedia layanan AI.
3. Manajemen skala besar: Koordinasi dan distribusi beban kerja AI di berbagai GPU harus dilakukan dengan optimal agar tidak ada sumber daya yang terbuang.

NVIDIA Dynamo hadir sebagai solusi untuk mengatasi tantangan ini. Dengan teknologi baru bernama disaggregated serving, perangkat lunak ini memungkinkan pemisahan antara proses pemrosesan dan generasi model bahasa besar (Large Language Models/LLMs) ke GPU yang berbeda, sehingga setiap tahap dapat dioptimalkan secara independen.

Jensen Huang, pendiri dan CEO NVIDIA, menyatakan:

“Industries around the world are training AI models to think and learn in different ways, making them more sophisticated over time, to enable a future of custom reasoning AI, NVIDIA Dynamo helps serve these models at scale, driving cost savings and efficiencies across AI factories.”

Bagaimana Cara Kerja NVIDIA Dynamo?

Dynamo merupakan penerus dari NVIDIA Triton Inference Server dan menawarkan peningkatan yang signifikan dalam manajemen inference AI. Berikut adalah cara kerja utama Dynamo:

1. Teknologi Disaggregated Serving
   
   • Pemisahan antara tahap pemrosesan dan generasi token dalam model AI.
   • Setiap GPU menjalankan tugasnya secara terpisah sesuai kebutuhan komputasi.
   • Memastikan penggunaan GPU yang lebih efisien dan menekan biaya operasional.
2. Manajemen GPU Dinamis
   
   • Dynamo mampu menambah, menghapus, dan mendistribusikan kembali GPU secara real-time sesuai kebutuhan.
   • Sistem ini memastikan tidak ada GPU yang terbuang sia-sia dan setiap sumber daya digunakan secara optimal.
3. Optimasi Pemrosesan Inference
   
   • Dynamo dapat mengidentifikasi GPU terbaik dalam kluster besar untuk menyelesaikan tugas dengan cara paling efisien.
   • Dengan pendekatan ini, proses inference bisa dilakukan lebih cepat dengan konsumsi daya lebih rendah.
4. Penyimpanan Data yang Lebih Efisien
   
   • Dynamo mampu menyimpan dan mengambil kembali data inference dengan lebih hemat biaya.
   • Data hanya akan diambil kembali dari penyimpanan saat benar-benar dibutuhkan, mengurangi beban memori GPU aktif.

Keunggulan NVIDIA Dynamo

Dynamo membawa inovasi yang membuat inference AI lebih cepat, efisien, dan hemat biaya. Berikut adalah beberapa keunggulan utama dari NVIDIA Dynamo:

1. Performa yang Berlipat Ganda
   
   • Dalam pengujian, Dynamo mampu meningkatkan jumlah token yang dihasilkan hingga 30 kali lipat per GPU pada model DeepSeek-R1 yang berjalan di kluster besar GB200 NVL72.
   • Pada platform NVIDIA Hopper, Dynamo melipatgandakan performa pabrik AI yang menjalankan model Llama.
2. Sistem Open-Source dengan Kompatibilitas Luas
   Dynamo tersedia sebagai proyek open-source, memungkinkan perusahaan, startup, dan peneliti untuk mengembangkan serta mengoptimalkan metode baru dalam inference AI.
   Mendukung berbagai framework AI populer seperti:
   
   • PyTorch
   • SGLang
   • NVIDIA TensorRT-LLM
   • vLLM
3. Dukungan dari Raksasa Teknologi
   Dynamo telah menarik perhatian dan dukungan dari berbagai perusahaan besar yang bergerak di bidang AI dan cloud computing, termasuk:
   
   • AWS
   • Cohere
   • CoreWeave
   • Dell 
   • Fireworks
   • Google Cloud
   • Lambda
   • Meta
   • Microsoft Azure
   • Nebius
   • NetApp
   • OCI
   • Perplexity
   • Together AI
   • VAST

Dukungan Inferensi yang Terdistribusi
Salah satu fitur unggulan NVIDIA Dynamo adalah dukungannya terhadap inferensi terdistribusi (disaggregated serving). Metode ini membagi proses komputasi large language models (LLM) ke dalam beberapa tahap pemrosesan.
Sebagai contoh, dalam model AI berbasis penalaran (reasoning models), tahapan pemrosesan bisa dibagi menjadi:

1. Memahami pertanyaan pengguna
2. Menghasilkan respons yang paling relevan
3. Masing-masing tahapan ini dijalankan oleh GPU yang berbeda dalam infrastruktur komputasi, sehingga prosesnya menjadi lebih efisien dan cepat.

Teknologi ini sangat berguna untuk model NVIDIA Llama Nemotron, yang menggunakan inferensi canggih untuk memahami konteks secara lebih akurat. Perusahaan Together AI, yang berfokus pada AI Acceleration Cloud, juga berencana mengintegrasikan NVIDIA Dynamo ke dalam mesin inferensi mereka, Together Inference Engine, guna meningkatkan skala inferensi yang lebih fleksibel dan efisien.

Menurut Ce Zhang, CTO Together AI, pengelolaan model reasoning AI membutuhkan teknik inferensi baru, seperti inferensi terdistribusi dan perutean berbasis konteks. NVIDIA Dynamo hadir sebagai solusi yang memungkinkan integrasi lebih mudah, memungkinkan perusahaan AI memproses lebih banyak permintaan dengan efisiensi optimal.

Empat Inovasi Utama NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo menghadirkan empat inovasi utama yang berperan besar dalam mengurangi biaya inferensi dan meningkatkan pengalaman pengguna.

1. GPU Planner: Manajemen GPU yang Adaptif
   GPU Planner adalah sistem perencanaan yang dapat secara otomatis menyesuaikan jumlah GPU berdasarkan fluktuasi permintaan pengguna.
   
   • Jika permintaan tinggi, GPU Planner akan menambah GPU aktif.
   • Jika permintaan menurun, jumlah GPU yang digunakan akan dikurangi untuk mencegah pemborosan sumber daya.

   Dengan cara ini, NVIDIA Dynamo memastikan bahwa kapasitas pemrosesan AI selalu optimal, menghindari kelebihan atau kekurangan daya pemrosesan.

2. Smart Router: Perutean Cerdas Berbasis AI
   Smart Router adalah sistem perutean otomatis yang dilengkapi dengan LLM-aware routing, yaitu kecerdasan buatan yang memahami large language models.
   Teknologi ini memungkinkan NVIDIA Dynamo untuk:
   
   • Mengarahkan permintaan inferensi ke GPU yang paling relevan
   • Mencegah perhitungan ulang yang mahal
   • Membebaskan sumber daya GPU untuk menangani permintaan baru

   Dengan demikian, Smart Router meningkatkan efisiensi pemrosesan inferensi secara signifikan.

3. Low-Latency Communication Library: Komunikasi Cepat Antar-GPU
   Komponen ini adalah perpustakaan komunikasi latensi rendah, yang dirancang untuk mempercepat pertukaran data antar-GPU.

   Dengan teknologi ini, sistem inferensi dapat bekerja lebih cepat tanpa gangguan, sehingga waktu pemrosesan AI menjadi lebih singkat.

4. Memory Manager: Manajemen Memori Cerdas
   Memory Manager adalah sistem yang mengatur pemuatan dan pemindahan data inferensi dari penyimpanan berbiaya rendah ke GPU secara efisien.
   Keunggulan utama fitur ini adalah:
   
   • Menghindari penggunaan sumber daya yang tidak perlu
   • Mengurangi keterlambatan dalam pemrosesan inferensi
   • Memastikan pengalaman pengguna tetap mulus

   Dengan Memory Manager, NVIDIA Dynamo dapat mengoptimalkan alokasi memori dan meningkatkan efisiensi keseluruhan sistem inferensi.

Ketersediaan dan Implementasi NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo akan segera tersedia melalui NIM microservices, serta didukung dalam pembaruan terbaru untuk platform AI Enterprise software dari NVIDIA.
Teknologi ini akan membawa perubahan besar dalam dunia AI, terutama bagi perusahaan yang bergantung pada model inferensi skala besar. Dengan inovasi yang ditawarkan, NVIDIA Dynamo memungkinkan perusahaan untuk:

1. Meningkatkan efisiensi komputasi
2. Mengurangi biaya operasional
3. Menghadirkan pengalaman AI yang lebih baik bagi pengguna

Kesimpulan
NVIDIA Dynamo adalah langkah besar dalam optimalisasi inferensi AI, menghadirkan teknologi yang lebih efisien, hemat biaya, dan lebih cepat. Dengan fitur seperti GPU Planner, Smart Router, Low-Latency Communication Library, dan Memory Manager, sistem ini mampu meningkatkan performa inferensi secara drastis.

Bagi perusahaan yang bergantung pada AI, kehadiran NVIDIA Dynamo menjadi solusi revolusioner yang akan membantu mereka dalam skala besar, baik dalam meningkatkan kecepatan pemrosesan maupun mengurangi biaya operasional.
Dengan perkembangan teknologi ini, masa depan AI menjadi lebih menjanjikan lebih cepat, lebih cerdas, dan lebih efisien.